內容創作中的人工智能應用
內容創作中的人工智能應用正在革新內容的製作、編輯及分發方式。從自動寫作和圖像生成，到視頻剪輯和音樂創作，人工智能工具提升創意、加快工作流程，並大規模提供個人化內容。
人工智能驅動的工具正在革新書面、視覺及音頻內容的製作方式。現代人工智能內容生成器可以從簡單提示中創造新的「生成式」內容（例如，「寫一首關於貓的十四行詩」），或通過摘要、翻譯或重寫文本來轉化現有內容。
這些工具依賴機器學習（ML）和深度學習的基礎。利用自然語言處理（針對文本）和計算機視覺（針對圖像）等技術，人工智能模型分析龐大數據集以理解語言和視覺信息。
人工智能內容創作的運作原理
人工智能內容創作建立於機器學習和深度學習之上。自然語言處理和計算機視覺推動人工智能生成文本和圖像的能力。
Transformer 模型
生成對抗網絡（GANs）
多模態人工智能
文字內容生成
人工智能廣泛用於自動化寫作任務。它可以草擬長篇內容（文章、博客系列）及生成短篇營銷文案（社交帖子、廣告、電郵主題行），並針對不同受眾進行定制。
生成式人工智能幫助快速產生草稿，讓[人類]專注於精細調整。
— IBM 研究
長篇內容
人工智能從多個來源匯編全面的博客文章並創建深入報告。
- 博客系列與文章
- 研究報告
- 白皮書
營銷文案
為各種營銷渠道生成吸引人的標題和針對性訊息。
- 社交媒體帖子
- 廣告文案與標題
- 電郵主題行
人工智能工具分析關鍵詞、熱門話題和受眾數據，建議相關內容點子並生成 SEO 優化文本。這加快了緊迫期限下的內容生產，並通過腦力激盪數十個點子幫助克服寫作瓶頸。像 OpenAI 的 ChatGPT、Jasper 和 Google 的 Bard 等熱門平台即是這類文字生成工具的典範，使營銷團隊比手動方法更快迭代內容。
圖像與視覺內容
人工智能正在改變視覺內容創作。現代圖像生成器（如 DALL·E、Midjourney 和 Stable Diffusion 模型）能從簡短的文本提示中創造精細插圖、照片或藝術作品。
DALL·E 與 Midjourney
Adobe Firefly
視頻製作
企業正在利用這項技術：例如，Meta（Facebook 母公司）與 Midjourney 合作授權其人工智能圖像技術，旨在加速創意功能並降低內容製作成本。人工智能也提升了視頻製作，讓企業能更快創造吸引人的視覺媒體。
音頻與音樂
人工智能生成技術延伸至聲音與音樂。先進的文本轉語音和語音合成模型能產生自然聽感的配音、播客和有聲書。創作者只需輸入腳本或大綱，人工智能即可生成完整旁白。
錄音室錄製
- 昂貴的錄音室時間
- 需要專業配音演員
- 耗時的剪輯
- 修訂彈性有限
人工智能語音生成
- 即時配音創作
- 多種聲音選擇
- 輕鬆修改腳本
- 成本效益高
人工智能甚至能以多種風格作曲或創作背景音樂。這大幅加快廣告、視頻旁白或冥想應用的音頻製作。此類工具市場正蓬勃發展：人工智能語音生成市場將從2024 年的 30 億美元增至 2030 年的 204 億美元，推動力來自個人化語音和語音助理的需求。
實際上，內容創作者現使用 Murf、Resemble.AI 和 Azure Neural TTS 等服務，生成逼真語音，節省錄音室時間和成本。
常見行業應用案例
人工智能內容工具廣泛應用於多個領域，作為內容創作中的多功能助理，處理例行或結構化任務，讓人類專注於高層策略和創意。
內容營銷與 SEO
人工智能撰寫博客文章、社交媒體更新和廣告文案。它還能通過建議關鍵詞、元描述和標題來優化內容，提高搜索排名。
- 自動生成博客文章
- 社交媒體內容排程
- SEO 關鍵詞優化
- 元描述創建
- 針對受眾的內容
電子商務應用
網上零售商利用人工智能自動生成產品描述、評論和促銷電郵。通過分析購物者行為和偏好，人工智能個人化推薦和內容。
- 產品描述生成
- 個人化電郵活動
- 客戶評論分析
- 動態定價內容
- 推薦引擎文案
客戶服務
由人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助理全天候處理例行查詢和常見問題。它們草擬客戶訊息回覆和知識庫文章。
- 24/7 聊天機器人支援
- 常見問題自動化
- 知識庫創建
- 工單回覆草擬
- 多語言支援
媒體與娛樂
新聞媒體利用人工智能快速生成新聞簡報、體育摘要或天氣更新。劇本作家和遊戲設計師用人工智能腦力激盪故事線和角色對話。
- 自動新聞簡報
- 體育摘要
- 劇本腦力激盪
- 概念藝術生成
- 動畫原型設計
人工智能生成內容的優勢
使用人工智能創作內容帶來多項優勢。企業報告稱，將人工智能作為共同創作者時，能實現更高的生產力和創造力。例行任務交由人工智能處理，人類創作者則可投入更多精力於故事講述、設計和策略。
速度與效率
人工智能能在數秒內產生初稿，克服寫作瓶頸，加快研究和腦力激盪。
- 即時生成草稿
- 快速創建大綱
- 快速迭代循環
可擴展性
人工智能輕鬆處理大量工作，這些工作人類團隊可能需數天或數週完成。
- 數百條產品描述
- 批量社交媒體帖子
- 大規模電郵活動
個人化
人工智能分析受眾數據，為特定族群量身定制內容，並調整語氣以符合品牌聲音。
- 族群定位
- 語氣調整
- 分段訊息
成本節省
自動化例行任務降低成本，相較於大型創意團隊，訂閱制工具更具經濟效益。
- 減少人手需求
- 降低製作成本
- 經濟實惠的訂閱方案
數據驅動洞察
人工智能工具提供分析，揭示哪些內容受歡迎，追蹤參與度和表現。
- 參與度追蹤
- 表現分析
- SEO 優化
挑戰與考量
儘管功能強大，人工智能生成內容仍存在需謹慎關注和人類監督的陷阱。
質量與準確性
原創性與版權
偏見與倫理
搜索引擎可見度
人工智能在細微差別、深度和事實準確性方面存在困難，通常需要人類編輯以確保連貫性。
— IBM 研究
人工智能內容的最佳實踐
為負責任且有效地使用人工智能，專家建議結合人工智能的速度與人類判斷，在獲取生產力提升的同時最大化質量。
人機協作
始終由人類審核和編輯人工智能草稿。將人工智能輸出視為初稿，再以人類創意和事實核查進行完善。確保準確性、原創性及品牌聲音一致。
適當使用場景
在人工智能擅長的領域使用，如生成產品描述、社交媒體帖子、大綱或數據摘要。對於需要深度創意或敏感性的領域則需謹慎。
質量指引
制定風格指南和模板供人工智能遵循。設定關鍵詞和 SEO 目標，定義語氣，並指定事實來源以保持人工智能輸出方向正確。
透明度
在適當情況下披露人工智能參與。如果讀者期望人類作者（如評論文章或創意寫作），應坦承使用人工智能。透明度建立信任。
持續監控
定期審核人工智能模型及其內容是否存在偏見或錯誤。跟進不斷變化的法規，並利用分析衡量人工智能輔助內容的效果。
未來展望
展望未來，人工智能內容創作將變得更加先進。專家預見多模態人工智能將無縫融合文本、圖像、視頻和音頻，打造沉浸式體驗。
多模態整合
提升複雜度
倫理框架
結論
人工智能正通過自動化例行任務、實現個人化及加速創意流程，重塑內容創作。在人類指導下謹慎使用，能讓創作者大規模產出更具吸引力、數據驅動的內容。
隨著人工智能進步，最成功的團隊將是那些將人工智能效率與人類創意結合的團隊。
